package sort;

import java.util.ArrayDeque;
import java.util.Deque;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: 苏李涛
 * Date: 2024-07-26
 * Time: 13:38
 */
public class Sort {

    /**插入排序
     * 时间复杂度：O (N^2)
     * 空间复杂度：O (1)
     * 稳定性：插入排序本身就是一个稳定的排序
     * 数据本书有序时 ，时间复杂度：O (N)
     * @param array
     */
    public static void insetSort(int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= 0; j--) {
                if (tmp > array[j]) {
                    array[j+1] = tmp;
                    break;//tmp为空 i++，因此跳出去第一层
                }else {
                    array[j+1] = array[j];
                }
            }

            //当j等于负数时,或者跳出来时
            array[j+1] = tmp;
        }
    }


    /**时间复杂度：O (n^1.3 - n^1.5)
     * 空间复杂度O (1)
     * 希尔排序：把数据跳跃式的分为，gap组，进行插入排序，最后会变成一组进行插入排序，这个时候已经基本不上基于有序
      */
    public static void shellSort(int[] array){
        int gap = array.length;
        while (gap > 1) {
            gap /= 2;
            shell(array,gap);
        }
    }

    public static void shell(int[] array, int gap){

        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-gap;
            for (; j >= 0; j -= gap) {
                if (tmp > array[j]) {
                    array[j+gap] = tmp;
                    break;//tmp为空 i++，因此跳出去第一层
                }else {
                    array[j+gap] = array[j];
                }
            }
            //当j等于负数时,或者跳出来时
            array[j+gap] = tmp;
        }

    }


    /**
     * 选择排序:写法一
     * 时间复杂度 O (N^2)
     * 空间复杂度：O (1)
     * 稳定性：不稳定
     */
    public static void selectSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int mixIndex = i;
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if (array[mixIndex] > array[j]) {
                    mixIndex = j;
                }
            }
            //遍历完一趟就，把后面找到的比较小的值和前面交换
            swap(array,i,mixIndex);
        }
    }

    private static void swap(int[] array, int i, int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }



    /**选择排序:写法二
     * 时间复杂度 O (N^2)
     * 空间复杂度：O (1)
     * @return
     */
    public static void selectSort1(int[] array) {
        int left = 0;
        int right = array.length-1;

        while (left < right) {
            int maxIndex = left;
            int mixIndex = left;
            for (int i = left+1; i <= right; i++) {
                if (array[maxIndex] < array[i]) {
                    maxIndex = i;//更新下标
                }

                if (array[mixIndex] > array[i]) {
                    mixIndex = i;//更新下标
                }
            }

            //最大值换到右边，最小值换到左边
            swap(array,left,mixIndex);
            //如果是最大值刚好是left下标，最大值被换到了最小值的位置，这个时候就要maxIndex = mixIndex;
            if (left == maxIndex) {
                maxIndex = mixIndex;
            }

            swap(array,right,maxIndex);
            left++;
            right--;
        }
    }



    /**堆排序
     *时间复杂度：O(n+n*log^n) == O(n*log^n)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     */

    public static void heapSort(int[] array) {
        //1.建堆
        crateHeap(array);//n

        //开始堆排序
        int end = array.length-1;//找到最后一棵树的叶子节点

        while (end > 0) {//n
            swap(array,0,end);//交换，最后一棵树的叶子节点和整棵树的根
            siftDown(array,0,end);//调整，从0位置开始// log^n
            end--;
        }
    }


    //向下建堆
    private static void crateHeap(int[] array) {
        for (int parent = (array.length-1-1)/2; parent >= 0; parent--) {
            siftDown(array,parent,array.length);
        }
    }

    /**
     * @param array
     * @param parent:每颗子树开始调整的根节点
     * @param length:每颗子树开始调整的结束节点
     */
    private static void siftDown(int[] array, int parent, int length) {
        int child = parent*2 + 1;

        //找左右最大的孩子
        while (child < length) {
            if (child+1 < length && array[child+1] > array[child]) {
                child++;
            }

            if (array[child] > array[parent]) {
                swap(array,child,parent);

                //更新
                parent = child;
                child = parent*2 + 1;

            }else {
                break;
            }
        }
    }




    /**冒泡排序：(讨论没有优化过的——>没有下面的，flg，) O(N^2)
     * 优化后可能达到：O(N)
     *
     * 空间复杂度：0(1);
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length-1; i++) {
            boolean flg = false;
            //每一次都比前面少一趟
            for (int j = 0; j < array.length-1-i; j++) {
                if (array[j] > array[j+1]) {
                    swap(array,j,j+1);
                    flg = true;
                }
            }
            if (!flg) {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 快速排序：
     * 时间复杂度：最坏情况下：给了有序的数据(1，2，3，4.... || 9,8,7,6....)，为O(N^2)
     *          一般说最好情况下：O(N*logN)
     * 空间复杂度：最坏情况下：O(N), 最好情况下：O(logN)
     * 稳定性：
     * @param array
     */




    //非递归实现快速排序：
    public static void quickSortNor(int[] array) {
        quickSort1(array,0,array.length-1);
    }

    public static void quickSort1(int[] array,int start,int end) {

        //1.找相遇start和end点
        int pivot = partition(array,start,end);
        Deque<Integer> stack = new ArrayDeque<>();

        //2.把pivot分开的两边元素放入，栈中
        if (pivot > start+1) {
            stack.push(start);
            stack.push(pivot-1);
        }

        if (pivot < end-1) {
            stack.push(pivot+1);
            stack.push(end);
        }

        //3.把栈中元素弹出，直到栈为空
        while (!stack.isEmpty()) {
           end = stack.pop();
           start = stack.pop();


            //2.再找start和end相遇的点，把pivot分开的两边元素放入，再把栈中元素弹出，直到栈为空，数据有序
            pivot = partition(array,start,end);
            if (pivot > start+1) {
                stack.push(start);
                stack.push(pivot-1);
            }

            if (pivot < end-1) {
                stack.push(pivot+1);
                stack.push(end);
            }
        }

    }

    //递归写法-》快速排序：
    public static void quickSort(int[] array) {
        quick(array,0,array.length-1);
    }

    public static void quick(int[] array,int start,int end) {
        //递归结束条件
        if (start >= end) {
            return;
        }

        //优化->减少递归层次,在某个越来越有序的情况下，用插入排序
        if (end - start + 1 <= 10) {
            insetSortRange(array,start,end);
            return;
        }

        //优化.->在排序之前找到中位数，h和left下标交换,达到均匀分配数组元素的目的
        int midIndex = getMiddleNum(array,start,end);
        swap(array,start,midIndex);

        //先划分数组
       int pivot = partition(array,start,end);

       //递归,划分后数组
        quick(array,start,pivot-1);
        quick(array,pivot+1,end);
    }

    //某个位置开始插入排序
    private static void insetSortRange(int[] array, int start, int end) {
        for (int i = start+1; i <= end; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= start; j--) {
                if (tmp > array[j]) {
                    array[j+1] = tmp;
                    break;//tmp为空 i++，因此跳出去第一层
                }else {
                    array[j+1] = array[j];
                }
            }

            //当j等于负数时,或者跳出来时
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    //找中位数
    private static int getMiddleNum(int[] array, int left, int right) {
        int mid = (left+right)/2;
        if (array[left] < array[right]) {
            //顺序
            if (array[mid] < array[left]) {
                return left;
            } else if (array[mid] > array[right]) {
                return right;
            } else {
                return mid;
            }
        }else {
            //逆序
            if (array[mid] > array[left]) {
                return left;
            } else if (array[mid] < array[right]) {
                return right;
            } else {
                return mid;
            }
        }
    }

    //Hoare版
    private static int partitionHoare(int[] array, int left, int right) {

        int tmp = array[left];

        //记录一下该位置基准值
        int leftTmp = left;
        while (left < right) {
            //右边找小的，左边找，互换
            while (left<right && tmp <= array[right]) {
                right--;
            }
            while (left<right && tmp >= array[left]) {
                left++;
            }
            //1.left和right没相遇时相互交换
            swap(array,left,right);
        }

        ///2.left和right相遇时和基准值交换
        swap(array,right,leftTmp);
        return left;
    }

    //挖坑法
    private static int partition(int[] array, int left, int right) {

        int tmp = array[left];

        int leftTmp = left;
        while (left < right) {

            while (left<right && tmp <= array[right]) {
                right--;
            }
            array[left] = array[right];

            while (left<right && tmp >= array[left]) {
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = tmp;

        return left;
    }

    //前后指针法：
    private static int partition2(int[] array, int left, int right) {

        int prev = left ;
        int cur = left+1;
        while (cur <= right) {
            if(array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
                swap(array,cur,prev);
            }
            cur++;
        }
        swap(array,prev,left);
        return prev;
    }

    /**归并排序：
     * 时间复杂度：O(N*logN)
     * 空间复杂度：O(N)
     * 稳定性：稳定
     *
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        int right = array.length-1;
        mergeSortTmp(array,0,right);
    }
    private static void mergeSortTmp(int[] array, int left, int right) {
        //递归返回条件
        if (left >= right) {
            return;
        }

        //分散数组
       int mid = (left+right) / 2;

        mergeSortTmp(array,left,mid);
        mergeSortTmp(array,mid+1,right);

        //归并数组
        merge(array,left,mid,right);
    }

    //归并数组
    private static void merge(int[] array, int left,int mid, int right) {

        //1.先合并两个有序数组
        int[] tmp = new int[right-left+1];
        int k = 0;

        int s1 = left;
        int e1 = mid;
        int s2 = mid+1;
        int e2 = right;

        while (s1 <= e1 && s2 <= e2) {
            if (array[s1] < array[s2]) {
                tmp[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmp[k++] = array[s2++];
            }
        }

        while (s1 <= e1) {
            tmp[k++] = array[s1++];
        }

        while (s2 <= e2) {
            tmp[k++] = array[s2++];
        }

        //2.把分解合并后的数组，放回原数组
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            array[i+left] = tmp[i];
        }
    }

    //非递归实现 归并排序：
    public static void mergeSortNor(int[] array) {
        //把数组看作gap组进行，分解然后合并
        int gap = 1;
        while (gap < array.length) {
            for (int i = 0; i < array.length; i =i + gap * 2) {
                int left = i;

                int mid = left + gap -1;
                //检查一下如果后面没数据
                if (mid >= array.length) {
                    mid = array.length-1;
                }

                int right = mid + gap;
                if (right >= array.length) {
                    right = array.length-1;
                }

                //合并数组
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap *= 2;
        }
    }


    /**
     * 计数数组排序：
     * 时间复杂度：O(范围 + N) ，范围越大复杂度越大
     *
     * 空间复杂度：时间复杂度：O(范围)
     * 稳定性：稳定（而这个代码的写法不稳定）
     * @param array
     */
    public static void countSort(int[] array) {
        //1.遍历要排序数组，找出做大值最小值，确定计数数组长度
        int maxVal = 0;
        int mixVal = 0;
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if (array[i] < mixVal) {
                mixVal = array[i];
            }
            if (array[i] > maxVal) {
                maxVal = array[i];
            }
        }
        int len = maxVal - mixVal + 1;
        int[] count = new int[len];

        //2.遍历要排序数组，把明每个元素放入对应的计数数组中，进行计数
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int index = array[i];
            //计数数组的下标要等于，array数组对应的元素
            count[index-mixVal]++;
        }

        int index = 0;
        //3.遍历计数数组，把计数过的元素返回array数组
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {

            while (count[i] != 0) {
                //此时计数数组对应的下标就是对应的元素
                array[index] = i+mixVal;
                index++;
                count[i]--;
            }
        }

    }

}
